LLM Wiki

Eine selbstpflegende Wissensdatenbank: Quellen werden automatisch eingelesen, Entitäten und Konzepte extrahiert und alles in einem durchsuchbaren Wissensgraphen verbunden.

Typ: Wissensdatenbank + Wissensgraph
Status: Aktiv im Einsatz
Rolle: Konzept, Design & Entwicklung
Stack: Lokale KI · Python · Markdown · Graph-Visualisierung

ERGEBNIS

Quellen automatisch eingelesen und in einem Wissensgraphen mit Hunderten Nodes verbunden — komplett lokal.

Sprich mit mir darüber Lies, wie es funktioniert

Der Wissensgraph: Quellen, Entitäten, Konzepte und Synthesen über Hunderte Beziehungen verbunden (Ansicht ohne Labels)

01 DAS PROBLEM

Wissen zersplittert sich über Notizen, Dokumente und Gespräche. Ich wollte ein System, das Quellen automatisch einliest, zusammenfasst und verbindet — damit der Überblick mitwächst, statt zu verwässern.

02 WAS ES TUT

Automatischer Ingest: Leg eine Quelle in die Inbox und das Wiki liest sie ein: Zusammenfassung, Kernaussagen, Entitäten und Konzepte werden automatisch extrahiert.
Wissensgraph: Alles wird in einem durchsuchbaren Graphen mit Hunderten Nodes und Beziehungen verbunden, mit eigenen Typen für Quellen, Entitäten, Konzepte und Synthesen.
Lebendige Synthese: Eine Übersichtsseite wird bei jedem Ingest neu geschrieben, damit der rote Faden über alle Quellen aktuell bleibt.
Lokal & privat: Läuft auf lokaler KI; die gesamte Wissensdatenbank bleibt auf deiner eigenen Maschine.
Gesund gehalten: Eingebaute Prüfungen auf verwaiste Seiten, kaputte Links und Widersprüche halten die Wissensdatenbank konsistent.

03 WAS ICH DARAUS GELERNT HABE

Der Wert lag nicht in noch mehr Notizen, sondern in den Verbindungen dazwischen. Sobald Ingest, Graph und Synthese zusammenspielten, wurde aus einer losen Dokumentensammlung ein echtes Wissenssystem.

INTERESSE?

Lass uns reden.

Sag mir, was du davon hältst — oder was du damit machen würdest.

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